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共找到 138 個技能

工程開發生產力自動化
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gopls-mcp

使用 LSP 協定進行語意化 Go 程式碼導航與分析的工具,提供精確且高效的專案洞察。

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工程開發研究自動化
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nia

Nia 研究代理:用於索引與搜尋遠端程式碼庫、文件及套件。透過優先採用完整原始碼索引取代網頁抓取,有效提升 AI 上下文精確度並減少幻覺。

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工程開發自動化
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update-llm-model-list

根據 litellm 註冊表審核並同步 assets.py 中的支援 LLM 模型列表。

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內容創作市場行銷自動化
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personal-brand-agent

基於 LangGraph 與 Claude Opus 4.5 的自動化 LinkedIn 內容行銷多代理系統,涵蓋趨勢研究、內容生成、個人品牌語氣分析與成效追蹤。

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工程開發研究自動化
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tavily-tools

整合式 Tavily AI Python CLI 工具,支援網頁搜尋、內容擷取、網站爬蟲、結構映射以及自動化深度研究報告。

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工程開發資料分析自動化
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massive-context-mcp

透過遞迴分塊、子查詢與聚合結果處理超過 1,000 萬 tokens 的大型檔案與程式碼庫,突破 LLM 上下文視窗限制。

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工程開發資料分析自動化
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guard

為提示詞中的 JSON 數據提供認知安全分析,防止大型語言模型在處理不完整或大規模數據集時產生幻覺與推理錯誤。

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工程開發資料分析研究
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openrouter-trending-models

獲取並分析 OpenRouter 熱門程式設計模型。適用於選擇審查模型、優化 AI 成本,並透過即時定價與上下文視窗數據掌握 AI 編碼趨勢。

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工程開發自動化
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langchain-architecture

使用 LangChain 1.x 與 LangGraph 架構生產級 LLM 應用程式。實現狀態化 AI 代理、多步驟工作流程,並為複雜的對話與自動化任務建構自訂記憶系統。

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工程開發生產力自動化
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symbols

透過智慧符號索引、領域分塊與架構層過濾,實現代碼庫的高效率導航。在探索或開發複雜系統時,可減少 60-95% 的 Token 使用量。

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工程開發生產力資料分析
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recursive-decomposition

透過將大型任務自動拆解為可管理的遞迴子任務,突破上下文視窗限制,提升對大型程式碼庫與文件集的推理準確度。

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內容創作教育自動化
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dajare

根據關鍵字、主題或情境生成高品質的日語諧音梗(dajare)。內建押韻分析與情境幽默生成功能。

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